PaddlePaddle · co63oc · Aug 10, 2026
diff --git a/swe-paddle/tasks/PaddlePaddle__Paddle-73691/README.md b/swe-paddle/tasks/PaddlePaddle__Paddle-73691/README.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# PaddlePaddle__Paddle-73691
+
+This directory converts Paddle PR #73691 into a SWE-Paddle community task candidate.
+
+## Source
+
+| Field | Value |
+| --- | --- |
+| Repo | `PaddlePaddle/Paddle` |
+| PR | [73691](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/73691) |
+| PR title | `[0-size Tensor No.159、161、163] Add 0-size Tensor support for conv1d` |
+| Base commit | `3efb8dbb51547f0235a402135c54ed83c2f12d61` |
+| Gold commit | `8fb677bc3c9678fb9ef31044f9ba624616a3ee06` |
+| Merged at | `2025-07-01` |
+| Task type | `bug_fix` |
+| Resource | CPU |
+| Scope | C++ Operator Kernel |
+
+## Summary
+
+Fix `paddle.nn.functional.conv1d`, `conv2d`, `conv3d` to correctly handle 0-size tensors in CPU/GPU/XPU kernels by adding early-return logic when input has 0 elements, and fixing InferMeta to correctly compute output shapes for 0-size inputs.
+
+## Why This Is A Good SWE-Paddle Candidate
+
+- It is derived from a merged Paddle bug-fix PR rather than a synthetic issue.
+- The target behavior is isolated to the C++ operator kernel level and requires rebuilding Paddle from source.
+- The failure is deterministic: the base revision fails when processing 0-size tensors due to missing early-return logic in conv kernels and incorrect InferMeta shape computation.
+- The task has clear regression coverage for existing non-zero-size behavior.
+- The task runs on CPU and does not require distributed execution, external services, or additional datasets.
+
+## Files
+
+- `proposal.md`: candidate proposal for maintainer triage.
+- `instruction.md`: self-contained problem statement for the coding agent.
+- `solution/code.patch`: gold implementation patch (C++ kernel changes).
+- `tests/test.patch`: tests exposing the target behavior.
+- `tests/test.sh`: minimal target test command.
+- `environment/README.md`: environment and reproduction notes.
+
+## Verification
+
+```bash
+bash tests/test.sh
+```
+
+Expected behavior:
+
+| Revision state | Existing behavior (P2P) | conv F2P |
+| --- | ---: | ---: |
+| Base + `tests/test.patch` | PASS | FAIL |
+| Base + `tests/test.patch` + `solution/code.patch` | PASS | PASS |
diff --git a/swe-paddle/tasks/PaddlePaddle__Paddle-73691/environment/README.md b/swe-paddle/tasks/PaddlePaddle__Paddle-73691/environment/README.md
@@ -0,0 +1,52 @@
+# Environment Notes
+
+## Expected Environment
+
+- Repository: `PaddlePaddle/Paddle`
+- Base commit: `3efb8dbb51547f0235a402135c54ed83c2f12d61`
+- Gold commit: `8fb677bc3c9678fb9ef31044f9ba624616a3ee06`
+- Resource: CPU
+- GPU required: no
+- Patch type: C++ kernel (CPU/GPU/XPU backends) + InferMeta + Symbolic Shape
+- Python dependencies: PaddlePaddle (source build), NumPy
+
+The verifier should execute against the Paddle source revision represented by the selected patch state. A source build is required since the patch modifies C++ kernel code, InferMeta, and symbolic shape inference.
+
+## Build Instructions
+
+1. Check out `PaddlePaddle/Paddle` at the base commit.
+2. Apply `tests/test.patch`.
+3. Build Paddle from source (CPU-only build is sufficient):
+   ```bash
+   mkdir build && cd build
+   cmake .. -DWITH_GPU=OFF -DWITH_TESTING=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
+   make -j$(nproc)
+   ```
+4. Install the built Paddle package.
+
+## Run Order
+
+1. Check out `PaddlePaddle/Paddle` at the base commit.
+2. Build and install Paddle from source.
+3. Apply `tests/test.patch`.
+4. Run the P2P tests; existing non-zero-size behavior should pass.
+5. Run the 0-size tensor tests; the target case should fail before the fix.
+6. Apply `solution/code.patch`.
+7. Rebuild Paddle from source.
+8. Reinstall Paddle package.
+9. Run `bash tests/test.sh`; all target tests should pass.
+
+## Minimal Test Command
+
+```bash
+bash tests/test.sh
+```
+
+## Expected Matrix
+
+| Revision state | P2P | conv F2P |
+| --- | ---: | ---: |
+| Base + test patch | PASS | FAIL |
+| Base + test patch + solution patch | PASS | PASS |
+
+No GPU, distributed runtime, external service, or additional dataset is required.
diff --git a/swe-paddle/tasks/PaddlePaddle__Paddle-73691/instruction.md b/swe-paddle/tasks/PaddlePaddle__Paddle-73691/instruction.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+# 修复 `paddle.nn.functional.conv1d/conv2d/conv3d` 对 0-size Tensor 的处理
+
+## 详细描述
+
+当 `paddle.nn.functional.conv1d/conv2d/conv3d` 的输入为 0-size Tensor 时，当前 CPU/GPU/XPU kernel 实现会直接进入后续计算逻辑，导致 kernel 内部对空数据执行计算或产生其他错误。同时，InferMeta 对 0-size 输入的输出形状计算也不正确。
+
+典型表现包括：
+
+- kernel 在执行卷积计算时崩溃或报错
+- 0-size Tensor 输入无法通过 `conv1d/conv2d/conv3d` 算子
+- InferMeta 计算出的输出形状不正确
+
+例如：
+
+```python
+import numpy as np
+import paddle
+
+paddle.disable_static()
+
+# conv1d 0-size tensor 输入
+x = paddle.to_tensor(np.random.randn(0, 1, 2).astype('float32'))
+filter = paddle.to_tensor(np.random.randn(1, 1, 2).astype('float32'))
+out = paddle.nn.functional.conv1d(x, filter)
+# 期望返回 shape 为 (0, 1, 1) 的全零 Tensor
+
+# conv2d 0-size tensor 输入
+x = paddle.to_tensor(np.random.random([0, 3, 4, 4]).astype('float32'))
+filter = paddle.to_tensor(np.random.random([2, 3, 3, 3]).astype('float32'))
+out = paddle.nn.functional.conv2d(x, filter)
+# 期望返回 shape 为 (0, 2, 2, 2) 的全零 Tensor
+
+# conv3d 0-size tensor 输入
+x = paddle.to_tensor(np.random.random([4, 3, 0, 8, 8]).astype('float32'))
+filter = paddle.to_tensor(np.random.random([5, 3, 3, 3, 3]).astype('float32'))
+out = paddle.nn.functional.conv3d(x, filter, padding=1)
+# 期望返回 shape 为 (4, 5, 0, 8, 8) 的全零 Tensor
+```
+
+上述调用中输入包含 0-size 维度。按照 API 语义，0-size Tensor 的卷积操作应正常返回正确 shape 的全零 Tensor。
+
+需要在 CPU/GPU/XPU kernel 层添加 0-size 早期返回处理，并修复 InferMeta 的形状计算逻辑：
+- 在卷积前向 kernel 中，检查输入 `input.numel() == 0` 并使用 `phi::Full` 填充全零后直接返回
+- 在卷积反向 kernel 中，检查输入 `input.numel() == 0` 并分配内存后直接返回
+- 在 InferMeta 中，修复对 0-size 输入的输出形状计算
+
+## 验收说明
+
+- 当输入为 0-size Tensor 时，`paddle.nn.functional.conv1d/conv2d/conv3d` 应正常完成，返回正确 shape 的全零 Tensor
+- 输出的 shape 应与输入一致
+- 非 0-size Tensor 输入下的 conv1d/conv2d/conv3d 行为不得退化
+- 梯度计算也应正常工作（0-size Tensor 的梯度也为全零 Tensor）
+
+## 技术要求
+
+- 熟悉 C++ 和 Paddle PHI kernel 开发
+- 了解 Tensor shape、0-size Tensor 和 kernel 执行路径
+- 了解 conv1d/conv2d/conv3d 算子的输入输出语义
+- 了解 Paddle CPU/GPU/XPU kernel 的实现模式
+- 了解 InferMeta 的形状推导机制
+- 需要从源码编译 Paddle 以验证修改
diff --git a/swe-paddle/tasks/PaddlePaddle__Paddle-73691/proposal.md b/swe-paddle/tasks/PaddlePaddle__Paddle-73691/proposal.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+# SWE-Paddle Task Proposal: PaddlePaddle__Paddle-73691
+
+## 1. 来源信息
+
+- Instance ID: `PaddlePaddle__Paddle-73691`
+- PR 链接: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/73691
+- PR 标题: `[0-size Tensor No.159、161、163] Add 0-size Tensor support for conv1d`
+- Base commit: `3efb8dbb51547f0235a402135c54ed83c2f12d61`
+- Gold commit: `8fb677bc3c9678fb9ef31044f9ba624616a3ee06`
+- Merged at: 2025-07-01
+- 你的身份: contributor
+
+## 2. 问题一句话
+
+`paddle.nn.functional.conv1d/conv2d/conv3d` 在输入为 0-size Tensor 时，CPU/GPU/XPU kernel 未处理 0-size 边界情况导致崩溃或报错，需要在 kernel 入口添加 0-size 早期返回逻辑，并修复 InferMeta 的形状计算。
+
+## 3. 为什么适合作为 SWE-Paddle 样本
+
+- **真实性**: 来自 Paddle「0-size Tensor 机制建设」系列任务，是真实研发需求。
+- **代表性**: 覆盖 C++ kernel 层面的 0-size Tensor 边界处理，涉及 CPU/GPU/XPU 三端 kernel、梯度 kernel 和 InferMeta。
+- **边界清楚**: 目标仅限输入为 0-size 时的 kernel 早期返回和形状计算；正向非零尺寸输入不应受影响。
+- **非平凡性**: 修复需要在多个 kernel 中添加 `input.numel() == 0` 的早期返回，并使用 `phi::Full` 填充全零，同时修复 InferMeta 对 0-size 输入的形状推导，涉及对 kernel 执行流程和形状推导机制的理解。
+- **回归护栏明确**: 目标 F2P 可覆盖 0-size Tensor 输入的 `conv1d/conv2d/conv3d` 算子测试；同文件中已有的标准测试用例可作为 P2P 护栏。
+
+## 4. 任务类型和标签
+
+- 任务类型: `bug_fix`
+- 执行后端: `cpu`
+- 设备范围: `cpu_only`
+- 模块标签: `[operator_kernel, conv1d, conv2d, conv3d, 0-size_tensor, cpu_kernel, gpu_kernel, xpu_kernel]`
+
+## 5. 验证思路
+
+- 目标测试命令: `bash tests/test.sh`
+- 目标测试文件:
+  - `test/legacy_test/test_functional_conv1d.py`（`TestFunctionalConv1D_ZeroSize`）
+  - `test/legacy_test/test_functional_conv2d.py`（`TestFunctionalConv2D_ZeroSize`）
+  - `test/legacy_test/test_functional_conv3d.py`（`TestFunctionalConv3D_ZeroSize2`）
+- P2P 候选: 同文件中已有的 `TestFunctionalConv1DError`、`TestFunctionalConv2DError`、`TestFunctionalConv3DError` 等标准算子测试用例。
+- 修复前预期: `base_commit` + `tests/test.patch` 后，0-size Tensor 输入的算子测试失败（kernel 崩溃或报错）。
+- 修复后预期: 继续应用 `solution/code.patch` 并重新编译后，0-size Tensor 输入正常返回全零 Tensor，P2P 存量测试仍然通过。
+
+## 6. 环境与资源
+
+- 是否能提供 Docker: 无
+- Dockerfile 或镜像地址: 暂无
+- Paddle 来源: `PaddlePaddle/Paddle` source checkout at `base_commit`，需要源码编译。
+- OS / Python / CUDA / cuDNN / 其他关键依赖: Linux CPU + Python + numpy；编译需要 CMake、GCC；不要求 CUDA/cuDNN（CPU 编译即可验证）。
+- 硬件: CPU 即可（编译和测试均不需要 GPU）。
+- patch 类型: 含 C++ kernel 修改（CPU/GPU/XPU 三端）+ InferMeta + 符号推导，需要重新编译 Paddle。
+- 最小测试命令: `bash tests/test.sh`
+- 是否有 oracle 日志: 无
+
+## 7. 风险自查
+
+- 泄露风险: 正式 `instruction.md` 只描述「conv1d/conv2d/conv3d 对 0-size Tensor 输入的行为异常」，不指出具体 `input.numel() == 0` 分支逻辑或具体代码位置。
+- 环境风险: 中。任务涉及 C++ kernel 修改，需要源码编译 Paddle，编译时间较长。
+- flaky 风险: 低。测试使用固定的 0-size Tensor 构造，不依赖随机数差异或多设备同步。
+- 拆分风险: 低。该 PR 目标集中在 `conv1d/conv2d/conv3d` 的 CPU/GPU/XPU kernel 0-size 早期返回和 InferMeta 形状修复，测试明确指向新增的 ZeroSize 测试类，适合作为一个独立样本。
+- 其他不确定点: 完整任务包阶段应确认新增 F2P 在 `base_commit` 编译后确实失败。注意该 PR 同时修改了前向和反向 kernel，以及 InferMeta 和符号推导。